标签： AI硬件

课程链接: https://www.coursera.org/learn/technologies-and-platforms-for-artificial-intelligence

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，掌握相关的硬件技术和平台成为行业内的重要需求。今天要为大家推荐一门优质的在线课程——《人工智能的技术与平台》（Technologies and platforms for Artificial Intelligence），由Coursera平台提供，内容丰富，实用性强，特别适合对AI硬件和平台感兴趣的学习者。

这门课程主要涵盖了从物联网系统的硬件单元到大规模数据中心的硬件技术，深入探讨了机器学习和深度学习的硬件基础。同时，课程还介绍了各种机器学习和深度学习平台（包括库和框架），帮助学员理解如何设计和开发智能应用及系统。

课程内容分为多个模块：

1. IT与AI基础：为学习者打下坚实的理论基础。
2. 云端AI：介绍如何在云平台上部署和管理AI模型，提升模型的效率和扩展性。
3. 嵌入式与边缘AI：探索在硬件资源有限的设备上实现AI的技术方案，满足实际应用需求。
4. 挑战与机遇：分析当前面临的技术挑战以及未来的发展方向，激发创新思维。

我个人认为，这门课程内容全面、实用，特别适合希望深入理解AI硬件架构和平台技术的学习者。不论你是学生、开发者，还是行业从业者，都能从中获得宝贵的知识和启发。强烈推荐大家报名学习，开启你的AI硬件平台之旅！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/technologies-and-platforms-for-artificial-intelligence

课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning

随着技术的不断发展，机器学习已不再局限于高性能计算平台，嵌入式系统的智能化已成为行业的新趋势。Coursera上的“Introduction to Embedded Machine Learning”课程，为广大技术爱好者和工程师提供了一个绝佳的学习平台。本课程全面介绍了如何在微控制器和单板电脑上实现深度神经网络和复杂算法，让你可以用低功耗设备进行智能预测与决策。

课程内容丰富，涵盖了机器学习的基础概念、神经网络的训练与应用，以及在实际嵌入式硬件上的部署技巧。例如，通过Edge Impulse工具，学习者可以亲手采集运动数据，完成“魔术棒”示范，深入理解数据特征提取方法如RMS、傅里叶变换和功率谱密度。此外，课程还涉及音频分类和关键词识别，讲解如何提取MFCC特征、训练卷积神经网络，并在微控制器上实现音频识别功能。

这门课程结构合理，内容实用，非常适合希望将AI技术应用于嵌入式设备的开发者、学生和创业者。无论你是想打造智能家居、可穿戴设备，还是探索物联网应用，这门课都能为你提供坚实的基础和实践指导。强烈推荐对嵌入式AI感兴趣的朋友们报名学习，一起迈入智能硬件的新时代！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning